如何使用Featuretools包定义带有参数的自定义基元？

import featuretools as ft
from featuretools.variable_types import Numeric

class CustomPrimitive(ft.TransformPrimitive):
    name = "custom_primitive"
    input_types = [Numeric]
    return_type = Numeric

    def __init__(self, param1, param2):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

    def get_function(self):
        # 在这里定义基元的具体操作
        def custom_function(values):
            # 使用参数执行操作，并返回结果
            result = values * self.param1 + self.param2
            return result

        return custom_function

# 创建实体和实体集
es = ft.EntitySet()
es = es.entity_from_dataframe(dataframe=your_dataframe, entity_id='entity', index='index')

# 定义自定义基元的参数
param1_value = 2
param2_value = 5

# 创建特征编码器，并使用自定义基元和参数
feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_entity='entity',
                                      agg_primitives=[CustomPrimitive(param1=param1_value, param2=param2_value)])